(57)【要約】  本技術の一形態に係る生体情報処理装置は、脈波センサ部と、出力部と、第１のフィルタ部とを具備する。前記脈波センサ部は、脈波信号を出力する。前記出力部は、前記出力された脈波信号に基づいて心拍情報を出力する。前記第１のフィルタ部は、前記出力された心拍情報に基づいて第１の周波数帯域を設定し、前記脈波信号の前記設定された第１の周波数帯域を通過させる。
2018055969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈波信号を出力する脈波センサ部と、
前記出力された脈波信号に基づいて心拍情報を出力する出力部と、
前記出力された心拍情報に基づいて第１の周波数帯域を設定し、前記脈波信号の前記設定された第１の周波数帯域を通過させる第１のフィルタ部と
を具備する生体情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体情報処理装置であって、
前記第１のフィルタ部は、前記心拍情報に含まれる心拍数に基づいて、前記第１の周波数帯域を設定する
生体情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の生体情報処理装置であって、
前記第１のフィルタ部は、複数の帯域通過フィルタを含む第１のフィルタバンクを有し、前記心拍数に基づいて、前記第１のフィルタバンクから前記第１の周波数帯域を通過させるフィルタを選択する
生体情報処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の生体情報処理装置であって、さらに、
各々が前記出力された脈波信号に基づいて心拍候補情報を信頼度とともに算出する複数の算出部を具備し、
前記出力部は、前記複数の算出部の各々により算出された前記心拍候補情報とその信頼度とに基づいて前記心拍情報を出力する
生体情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の生体情報処理装置であって、
前記複数の算出部の各々は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に基づいて前記心拍候補情報とその信頼度とを算出する
生体情報処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の生体情報処理装置であって、さらに、
体動信号を出力する体動センサと、
前記体動信号に基づいて前記脈波センサ部から出力された脈波信号から体動ノイズを分離するノイズ低減処理部と
を具備し、
前記複数の算出部の各々は、前記体動ノイズが分離された前記脈波信号に基づいて前記心拍候補情報とその信頼度とを算出する
生体情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の生体情報処理装置であって、
前記第１のフィルタ部は、前記ノイズ低減処理部により前記体動ノイズが分離された前記脈波信号をフィルタリングする
生体情報処理装置。
【請求項８】
請求項６に記載の生体情報処理装置であって、
前記脈波センサ部は、複数の脈波センサを有し、前記複数の脈波センサにより生成される複数の脈波候補信号のいずれか１つを前記脈波信号として出力する
生体情報処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の生体情報処理装置であって、さらに、
前記複数の脈波センサにより生成される前記複数の脈波候補信号に基づいて、前記体動ノイズを分離するための参照信号を生成する生成部を具備し、
前記ノイズ低減処理部は、前記参照信号が入力信号として入力される適応フィルタを有し、前記脈波信号から前記適応フィルタの出力値を減算した誤差信号を出力する
生体情報処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の生体情報処理装置であって、さらに、
前記出力部により出力された心拍情報に基づいて第２の周波数帯域を設定し、前記参照信号の前記設定された第２の周波数帯域を除去する第２のフィルタ部を具備する
生体情報処理装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の生体情報処理装置であって、
前記第２のフィルタ部は、前記心拍情報に含まれる心拍数に基づいて、前記第２の周波数帯域を設定する
生体情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の生体情報処理装置であって、
前記第２のフィルタ部は、複数の帯域除去フィルタを含む第２のフィルタバンクを有し、前記心拍数に基づいて、前記第２のフィルタバンクから前記第２の周波数帯域を除去するフィルタを選択する
生体情報処理装置。
【請求項１３】
請求項１０に記載の生体情報処理装置であって、
前記第２のフィルタ部は、前記複数の脈波候補信号及び前記体動信号のうち少なくとも１つをフィルタリングし、
前記生成部は、前記第２のフィルタ部の出力に基づいて前記参照信号を生成する
生体情報処理装置。
【請求項１４】
請求項１０に記載の生体情報処理装置であって、
前記生成部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記複数の脈波候補信号に基づいて前記参照信号を生成し、
前記ノイズ低減処理部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号から、前記適応フィルタの出力値を減算した誤差信号を出力する
生体情報処理装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の生体情報処理装置であって、
前記第２のフィルタ部は、前記生成部により生成された前記参照信号をフィルタリングして前記適応フィルタに出力する
生体情報処理装置。
【請求項１６】
請求項８に記載の生体情報処理装置であって、
前記複数の脈波センサは、所定の波長域の光を出射し前記所定の波長域の光の反射光を検出することで前記脈波信号を生成する脈波信号用の脈波センサを有し、
前記生体情報処理装置は、さらに、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に基づいて、前記脈波信号用の脈波センサから出射される前記所定の波長域の光の光量を制御する光量制御部を具備する
生体情報処理装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の生体情報処理装置であって、
前記光量制御部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に含まれる心拍信号の強度と、前記脈波信号用の脈波センサが検出する戻り光量とに基づいて、前記脈波信号用の脈波センサの光量を制御する
生体情報処理装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の生体情報処理装置であって、
前記光量制御部は、前記心拍信号の強度に基づいて、前記脈波信号用の脈波センサにより検出される戻り光量の目標値、下限値及び上限値の少なくとも１つを設定する
生体情報処理装置。
【請求項１９】
脈波センサにより脈波信号を生成し、
前記生成された脈波信号に基づいて心拍情報を出力し、
第１のフィルタ部により前記出力された心拍情報に基づいて第１の周波数帯域を設定し、前記脈波信号の前記設定された第１の周波数帯域を通過させる
生体情報処理方法。
【請求項２０】
脈波信号を取得する取得部と、
前記取得された脈波信号に基づいて心拍情報を出力する出力部と、
前記出力された心拍情報に基づいて第１の周波数帯域を設定し、前記脈波信号の前記設定された第１の周波数帯域を通過させる第１のフィルタ部と
を具備する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、ユーザの心拍情報を出力する生体情報処理装置、生体情報処理方法、及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ヘルスケアやウェルネスのブームにともない、心拍トレーニング用として心拍センサを搭載した腕時計型やリストバンド型のデバイスが開発されている。これらの測定デバイスでは、光電容積脈波方式（Photoplethysmography：以後「ＰＰＧ方式」と呼ぶ）が多く採用されている。【０００３】
特許文献１には、脈波センサと、体動センサとを備える脈拍計について記載されている。この脈拍計では、脈波センサから出力される脈波信号を観測信号とし、体動センサから出力される体動信号を入力信号とする適応フィルタが設けられる。脈波信号から適応フィルタにより算出される体動成分の予測値が減算され、その残差信号に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理が行われる。その周波数成分の中から最大レベルを有する成分が脈波成分として抽出され、１分間あたりの脈拍数が算出される。これにより正確な脈拍数の測定が図られている（特許文献１の明細書段落［０００７］〜［００１２］図１等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２７６４４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように精度の高い心拍測定を可能とする技術が求められている。例えば日常生活の様々なシーンに対応して心拍の変動を精度よく測定可能であることが望まれている。【０００６】
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、精度の高い心拍測定を可能とする生体情報処理装置、生体情報処理方法、及び情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る生体情報処理装置は、脈波センサ部と、出力部と、第１のフィルタ部とを具備する。
前記脈波センサ部は、脈波信号を出力する。
前記出力部は、前記出力された脈波信号に基づいて心拍情報を出力する。
前記第１のフィルタ部は、前記出力された心拍情報に基づいて第１の周波数帯域を設定し、前記脈波信号の前記設定された第１の周波数帯域を通過させる。【０００８】
この生体情報処理装置では、第１のフィルタ部により、心拍情報に基づいて脈波信号がフィルタリングされる。フィルタリングされた脈波信号に基づいて、精度の高い心拍情報が出力される。これにより精度の高い心拍測定を実現することが可能となる。【０００９】
前記第１のフィルタ部は、前記心拍情報に含まれる心拍数に基づいて、前記第１の周波数帯域を設定してもよい。
これにより過去の心拍数を基準とした第１の周波数帯域が設定されるので、精度よく心拍情報を出力することが可能となる。
【００１０】
前記第１のフィルタ部は、複数の帯域通過フィルタを含む第１のフィルタバンクを有し、前記心拍数に基づいて、前記第１のフィルタバンクから前記第１の周波数帯域を通過させるフィルタを選択してもよい。
これによりフィルタバンクを使って容易に脈波信号のフィルタリングを行うことが可能となる。【００１１】
前記生体情報処理装置は、さらに、各々が前記出力された脈波信号に基づいて心拍候補情報を信頼度とともに算出する複数の算出部を具備してもよい。この場合、前記出力部は、前記複数の算出部の各々により算出された前記心拍候補情報とその信頼度とに基づいて前記心拍情報を出力してもよい。
これにより信頼度の高い心拍情報を出力することが可能となる。この結果、精度の高い心拍測定を実現することが可能となる。【００１２】
前記複数の算出部の各々は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に基づいて前記心拍候補情報とその信頼度とを算出してもよい。
フィルタリングされた脈波信号に基づいて、心拍候補情報等を精度よく算出することが可能となる。【００１３】
前記生体情報処理装置は、さらに、体動信号を出力する体動センサと、前記体動信号に基づいて前記脈波センサ部から出力された脈波信号から体動ノイズを分離するノイズ低減処理部とを具備してもよい。この場合、前記複数の算出部の各々は、前記体動ノイズが分離された前記脈波信号に基づいて前記心拍候補情報とその信頼度とを算出してもよい。
体動ノイズが分離された脈波信号に基づいて、心拍候補情報等を精度よく算出することが可能となる。【００１４】
前記第１のフィルタ部は、前記ノイズ低減処理部により前記体動ノイズが分離された前記脈波信号をフィルタリングしてもよい。
これにより体動ノイズが分離された脈波信号の第１の周波数帯域を通過させ他の帯域を除去することが可能である。これにより精度の高い心拍測定を実現することが可能となる。【００１５】
前記脈波センサ部は、複数の脈波センサを有し、前記複数の脈波センサにより生成される複数の脈波候補信号のいずれか１つを前記脈波信号として出力してもよい。
これにより精度の高い心拍測定が可能となる。【００１６】
前記生体情報処理装置は、さらに、前記複数の脈波センサにより生成される前記複数の脈波候補信号に基づいて、前記体動ノイズを分離するための参照信号を生成する生成部を具備してもよい。この場合、前記ノイズ低減処理部は、前記参照信号が入力信号として入力される適応フィルタを有し、前記脈波信号から前記適応フィルタの出力値を減算した誤差信号を出力してもよい。
これにより体動ノイズを精度よく低減することができる。【００１７】
前記生体情報処理装置は、さらに、前記出力部により出力された心拍情報に基づいて第２の周波数帯域を設定し、前記参照信号の前記設定された第２の周波数帯域を除去する第２のフィルタ部を具備してもよい。
これにより参照信号を精度よく生成することが可能となる。従って体動ノイズを精度よく低減することができる。【００１８】
前記第２のフィルタ部は、前記心拍情報に含まれる心拍数に基づいて、前記第２の周波数帯域を設定してもよい。
これにより過去の心拍数を基準とした第２の周波数帯域が設定されるので、精度よく参照信号を生成することが可能となる。【００１９】
前記第２のフィルタ部は、複数の帯域除去フィルタを含む第２のフィルタバンクを有し、前記心拍数に基づいて、前記第２のフィルタバンクから前記第２の周波数帯域を除去するフィルタを選択してもよい。
これによりフィルタバンクを使って容易に参照信号のフィルタリングを行うことが可能となる。【００２０】
前記第２のフィルタ部は、前記複数の脈波候補信号及び前記体動信号のうち少なくとも１つをフィルタリングしてもよい。この場合、前記生成部は、前記第２のフィルタ部の出力に基づいて前記参照信号を生成してもよい。
これにより第２の周波数帯域が除去された信号に基づいて、参照信号を精度よく算出することが可能となる。【００２１】
前記生成部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記複数の脈波候補信号に基づいて前記参照信号を生成してもよい。この場合、前記ノイズ低減処理部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号から、前記適応フィルタの出力値を減算した誤差信号を出力してもよい。
心拍数の周波数帯域に絞って、体動ノイズの分離等の処理が実行される。これにより誤差信号等を高い精度で算出することが可能となる。【００２２】
前記第２のフィルタ部は、前記生成部により生成された前記参照信号をフィルタリングして前記適応フィルタに出力してもよい。
この結果、第２の周波数帯域が除去された参照信号に基づいて体動ノイズの分離等の処理が実行される。これにより誤差信号等を高い精度で算出することが可能となる。【００２３】
前記複数の脈波センサは、所定の波長域の光を出射し前記所定の波長域の光の反射光を検出することで前記脈波信号を生成する脈波信号用の脈波センサを有してもよい。この場合、前記生体情報処理装置は、さらに、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に基づいて、前記脈波信号用の脈波センサから出射される前記所定の波長域の光の光量を制御する光量制御部を具備してもよい。
脈波信号用の脈波センサから出射される光量を制御することで、検出される反射光の光量等を適正に制御できる。従って脈波信号の強度等を高精度に制御することが可能となる。【００２４】
前記光量制御部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に含まれる心拍信号の強度と、前記脈波信号用の脈波センサが検出する戻り光量とに基づいて、前記脈波信号用の脈波センサの光量を制御してもよい。
これにより脈波信号に含まれる心拍信号の強度を適正に保つことが可能となる。【００２５】
前記光量制御部は、前記心拍信号の強度に基づいて、前記脈波信号用の脈波センサにより検出される戻り光量の目標値、下限値及び上限値の少なくとも１つを設定してもよい。
これにより心拍信号の強度を適正に保ちつつ、脈波信号用の脈波センサの光量を精度よく制御することが可能となる。【００２６】
本技術の一形態に係る生体情報処理方法は、脈波センサにより脈波信号を生成することを含む。
前記生成された脈波信号に基づいて心拍情報が出力される。
第１のフィルタ部により前記出力された心拍情報に基づいて第１の周波数帯域が設定され、前記脈波信号の前記設定された第１の周波数帯域を通過させる。【００２７】
本技術の一形態に係る情報処理装置は、取得部と、出力部と、第１のフィルタ部とを具備する。
前記取得部は、脈波信号を取得する。
前記出力部は、前記取得された脈波信号に基づいて心拍情報を出力する。
前記第１のフィルタ部は、前記出力された心拍情報に基づいて第１の周波数帯域を設定し、前記脈波信号の前記設定された第１の周波数帯域を通過させる。
【発明の効果】
【００２８】
以上のように、本技術によれば、精度の高い心拍測定が可能となる。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本技術の一実施形態に係る心拍測定装置の構成例を示す概略図である。
【図２】コントローラの機能的な構成例を示すブロック図である。
【図３】心拍情報の出力例を示すフローチャートである。
【図４】体動解析部による体動解析の概念を説明するための図である。
【図５】体動解析部による体動解析の概念を説明するための図である。
【図６】第１のノイズ低減処理部の構成例を示すブロック図である。
【図７】伝達関数の算出例を示すフローチャートである。
【図８】加速度センサが３軸加速度センサの場合の、第１のノイズ低減処理部の構成例を示すブロック図である。
【図９】参照信号生成部の構成例を示すブロック図である。
【図１０】第２のフィルタバンクに記憶されたデータの一例を示す表である。
【図１１】帯域除去フィルタの一例を示すグラフである。
【図１２】帯域除去のフィルタリング処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２のノイズ低減処理部の構成例を示すブロック図である。
【図１４】適応バンドパスフィルタ処理部の構成例を示すブロック図である。
【図１５】第１のフィルタバンクに記憶されたデータの一例を示す表である。
【図１６】帯域通過フィルタの一例を示すグラフである。
【図１７】フィルタリング処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】心拍変動検出部の構成例を示すブロック図である。
【図１９】心拍トレンド検出部の構成例を示すブロック図である。
【図２０】光量制御部の構成例を示すブロック図である。
【図２１】光量制御の一例を示すフローチャートである。
【図２２】戻り光量の範囲の補正に用いられるゲインの一例を示すグラフである。
【図２３】第２の実施形態に係るコントローラの機能的な構成例を示すブロック図である。
【図２４】心拍情報の出力例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００３１】
＜第１の実施形態＞
［心拍測定装置の構成］
図１は、本技術の一実施形態に係る心拍測定装置の構成例を示す概略図である。心拍測定装置２００は、リストバンド型のＰＰＧ方式の心拍センサであり、ユーザの手首に装着されて使用される。心拍測定装置２００は、本実施形態において、生体情報処理装置に相当する。
【００３２】
ＰＰＧ方式は、脈波を血流の容積変動によって測定する方式である。ＰＰＧ方式では、例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の発光部から皮膚に向けて光線を照射する。照射された光線は数ｍｍ程度の皮膚下に存在する血液および皮下組織で吸収、散乱、又は反射する。この際、皮膚下から戻ってきた光の量を例えばフォトディテクタ等の受光部で計測することで、皮膚下に分布する毛細血管の血流変化を計測する。
【００３３】
図１に示すように心拍測定装置２００は、装着バンド５と、センサ本体部１０とを有する。装着バンド５は、センサ本体部１０に接続され、ユーザの手首に接触してこれを保持する。装着バンド５の具体的な構成は限定されない。
【００３４】
センサ本体部１０は、測定された心拍数が表示される表示部１１を有する。表示部１１は、例えば液晶やＥＬ（Electro-Luminescence）等を用いた表示デバイスである。表示部１１としてタッチパネルが構成され、ユーザの操作が入力可能であってもよい。
【００３５】
図１Ｂに模式的に示すように、センサ本体部１０は、第１のＰＰＧセンサ１２、第２のＰＰＧセンサ１３、加速度センサ１４、及びコントローラ１５を有する。第１及び第２のＰＰＧセンサ１２及び１３は、ユーザの手首に接触する面側に設けられる。加速度センサ１４及びコントローラ１５は、典型的には、センサ本体部１０の内部に設けられる。
【００３６】
第１のＰＰＧセンサ１２は、第１の波長域の光として、緑色波長域（例えば約５００ｎｍ〜約５７０ｎｍ）の緑色光を測定部位に向けて出射する第１の発光部と、測定部位の皮膚下から戻ってきた緑色光の反射光の光量を検出する第１の受光部とを有する（ともに図示省略）。第１のＰＰＧセンサ１２は、主に血流変化を計測するために設けられる。
【００３７】
第２のＰＰＧセンサ１３は、第２の波長域の光として、赤色波長域（例えば約６２０ｎｍ〜約７５０ｎｍ）の赤色光を測定部位に向けて出射する第２の発光部と、測定部位の皮膚下から戻ってきた赤色光の反射光の光量を検出する第２の受光部とを有する（ともに図示省略）。
【００３８】
第２のＰＰＧセンサ１３から出射される長波長の赤色光は、皮膚下到達が深く体組織まで到達する。従って第２のＰＰＧセンサから出射された赤色光は、例えば指・手首の動き（骨の動き）に伴う体組織の変形により戻り光が変調する。この点に着目して本実施形態では、第２のＰＰＧセンサ１３は、主に指・手首の動きによるノイズと相関が高い参照信号を生成するために設けられる。
【００３９】
本実施形態では、第１及び第２のＰＰＧセンサ１２及び１３により、脈波センサ部が構成される。第１のＰＰＧセンサ１２は、脈波信号用の脈波センサとして機能し、脈波信号を生成する。また第１の発光部から出射される第１の波長域の光は、所定の波長域の光に相当する。第２のＰＰＧセンサ１３は、上記した参照信号の生成用の参照脈波信号を生成する。また脈波信号及び参照脈波信号は、脈波候補信号にも相当する。第１及び第２のＰＰＧセンサ１２及び１３の具体的な構成は限定されず、適宜設計されてよい。
【００４０】
加速度センサ１４は、心拍測定装置２００が装着される測定部位のＸＹＺの３軸における加速度を測定する。加速度センサ１４は、主にウォーキング・ジョギング・ランニング等が行われる際の、腕の周期的な動きを計測するために設けられる。加速度センサ１４は体動センサとして機能し、測定される各軸の加速度は体動信号として出力される。加速度センサ１４の具体的な構成は限定されない。また体動センサとして、加速度センサ１４に代えて、あるいは加えて３軸ジャイロセンサ等が用いられてもよい。
【００４１】
図１Ｂに示すように、本実施形態では、センサ本体部１０の左右方向がＸ軸方向として設定され、上下方向がＹ軸方向として設定される。またＸ軸方向及びＹ軸方向の各々に直交する方向（センサ本体部１０の表面の垂線方向）がＺ軸方向として設定される。またＸ軸方向が測定部位の動脈血流方向としてみなされ、Ｙ軸方向が動脈半径方向としてみなされる。もちろんこれに限定される訳ではない。
【００４２】
コントローラ１５は、心拍測定装置２００が有する各ブロックの動作を制御する。コントローラ１５は、例えばＣＰＵやメモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭ）等のコンピュータに必要なハードウェア構成を有する。ＣＰＵがＲＯＭ等に記憶されているプログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、種々の処理が実行される。コントローラ１５として、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のＰＬＤ(Programmable Logic Device)、その他ＡＳＩＣ（Application Specific IntegratedCircuit）等のデバイスが用いられてもよい。
【００４３】
本実施形態では、コントローラ１５のＣＰＵが本実施形態に係るプログラムを実行することで、図２等を参照して以下に説明する機能的なブロックが実現される。これら機能的なブロックと、第１のＰＰＧセンサ１２等のハードウェアとが協働することで、本実施形態に係る生体情報処理方法が実行される。すなわち第１のＰＰＧセンサ１２から出力される脈波信号に基づいて、ユーザの心拍情報が生成される。もちろん図２等に示す機能的なブロックを実現するために、ＩＣ（集積回路）等の専用のハードウェアが用いられてもよい。
【００４４】
図２は、コントローラ１５の機能的な構成例を示すブロック図である。図２に示す「ＰＰＧ（緑）」「加速度」及び「ＰＰＧ（緑）」は、第１のＰＰＧセンサ１２からの脈波信号、加速度センサ１４からの体動信号、及び第２のＰＰＧセンサ１３からの参照脈波信号である。
【００４５】
コントローラ１５は、バンドパスフィルタ１６ａ〜１６ｃ、体動解析部２０、第１のノイズ低減処理部３０、第２のノイズ低減処理部４０、参照信号生成部５０、適応バンドパスフィルタ処理部６０、心拍変動検出部７０、心拍トレンド検出部８０、統合処理部９０、安定化処理部１００、及び光量制御部１１０を有する。以下に説明するように、各ブロックが動作することで、心拍情報として心拍数が出力される。
【００４６】
［心拍測定装置の動作］
図３は、心拍情報の出力例を示すフローチャートである。まずバンドパスフィルタ１６ａ〜１６ｃにより、バンドパスフィルタ処理が実行される（ステップ１０１）。バンドパスフィルタ１６ａ及び１６ｂにより、各ＰＰＧセンサの出力信号から脈動や体組織の変形に伴う変動成分が抽出される。またバンドパスフィルタ１６ｂにより、重力加速度によるオフセット及び電気的ノイズの除去が実行される。
【００４７】
体動解析部２０により、測定部位の体動強度が解析される（ステップ１０２）。図４及び図５は、体動解析部２０による体動解析の概念を説明するための図である。
【００４８】
体動解析部２０は、ノルム値算出部２１と、バッファ２２ａ及び２２ｂと、最大値フィルタ２３ａ及び２３ｂと、平滑化フィルタ２４ａ及び２４ｂとを有する。加速度センサ１４が３軸加速度センサである場合、ノルム値算出部２１により、体動信号である３軸加速度信号から加速度ノルムが算出される。加速度ノルムは、バッファ２２ａを介して最大値フィルタ２３ａに出力され、最大値フィルタ処理が実行される。最大値フィルタ処理された体動信号（ノルム値）は、平滑化フィルタ２４ａに出力され、平滑化フィルタ処理が実行される。最大値フィルタ処理された体動信号と平滑化フィルタ処理された体動信号との差分が閾値処理されることで、測定部位の体動強度及び体動周波数が変化したときの体動変化を検出することが可能である。
【００４９】
図５の上段において縦軸は信号値、横軸は時間である。図５の下段において縦軸は体動変化の状態（体動変化の有無）、横軸は時間である。図５の上段には、フィルタ処理前の体動信号と、平滑化フィルタ処理後の体動信号と、最大値フィルタ処理後の体動信号とが示されている。例えば図５の上段に示したような平滑化フィルタ処理後の体動信号と最大値フィルタ処理後の体動信号とから、図５の下段に示したように体動変化（主に腕の動き）の有無を検出することができる。
【００５０】
第２のＰＰＧセンサ１３から出力される参照脈波信号についても同様に、最大値フィルタ２３ｂ及び平滑化フィルタ２４ｂの各々の出力に基づいて、体動変化（主に指・手首の動き）の有無を検出することが可能である。以下「主に」という文言を省略する場合がある。
【００５１】
このように体動解析部２０により、腕の周期的な動きについての第１の体動解析結果と、指・手首の非周期の動きについての第２の体動解析結果が出力される。なお平滑化フィルタとしては、例えばＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタやＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタ等が用いられる。
【００５２】
また本実施形態では、体動解析部２０により、脈波信号及び参照脈波信号の信頼度が算出される。これらの信頼度は、光量制御部１１０により設定される、第１及び第２のＰＰＧセンサ１２及び１３の光量の設定値に基づいて算出される。例えば各発光部の光量が所定の閾値よりも低い場合や、光量の設定値が変化している場合には、脈波信号及び参照脈波信号の信頼度は低くなる。信頼度の算出方法は限定されず、その他の方法が採用されてもよい。
【００５３】
第１のノイズ低減処理部３０により、腕の動きに起因する体動ノイズ（以下、腕の動きノイズと記載する）の低減処理が実行される（ステップ１０３）。なお図中では、第１のノイズ低減処理部３０のことを、腕の動きノイズ低減処理部３０と記載している。
【００５４】
図６は、第１のノイズ低減処理部３０の構成例を示すブロック図である。第１のノイズ低減処理部３０は、適応フィルタ３１（第１の適応フィルタ）と、ＩＩＲフィルタ３２と、減算器３３とを有する。適応フィルタ３１の入力信号は体動信号であり、観測信号は第１のＰＰＧセンサ１２から出力される脈波信号である。減算器３３により、脈波信号から適応フィルタ３１の出力値が減算され、第１の誤差信号が出力される。第１の誤差信号は、体動ノイズ（腕の動きノイズ）が分離された脈波信号に相当する。
【００５５】
適応フィルタ３１の適応フィルタ係数は、適応アルゴリズム３４及びＩＩＲフィルタ３２により、第１の体動解析結果に基づいて更新される。例えば適応アルゴリズム３４がＮＬＭＳアルゴリズムである場合、例えばステップサイズと呼ばれる適応フィルタ係数の更新量を決定するパラメータ等が、第１の体動解析結果に基づいて制御される。これにより最適な係数が求まる収束時間が向上され体動周波数の変化に追従可能となる。
【００５６】
また適応フィルタ３１において、観測信号に含まれる体動ノイズ（疑似信号）を分離するには、入力信号と体動ノイズとの相関が高い方が好ましい。本実施形態では図６に示すように、体動の血流への影響をモデル化してノイズモデル３５とし、体動の血流への伝達関数（ＦＩＲフィルタ係数）があらかじめ算出されて記録されている。適応フィルタ３１には、体動信号をＦＩＲフィルタ処理した結果が入力される。すなわち体動信号をそのまま入力信号として利用するのではなく、ＦＩＲフィルタ処理結果が入力信号として利用される。この結果、体動強度及び体動周波数が変化したときの最適な係数が求まる収束時間が改善される。
【００５７】
ノイズモデル３５の伝達関数は血管や血流の状態などに依存するため、ユーザごとに最適な係数が存在する。従って本実施形態では、ユーザにより心拍測定装置２００が使用される際に、ノイズモデル３５として体動の血流への伝達関数を求める処理が実行される。
【００５８】
図７は、伝達関数の算出例を示すフローチャートである。まず第１のＰＰＧセンサ１２が測定部位に装着される（ステップ２０１）。測定部位の皮膚の色等で戻り光量に個人差があるため、安静状態で脈波信号が飽和しないように、第１のＰＰＧセンサ１２の第１の発光部の光量が制御される（ステップ２０２）。
【００５９】
ユーザに対して測定部位を動かすように促す。具体的には、測定部位に動脈血流方向（図１Ｂ参照）に対してインパルス的な体動を付与させ、脈波信号と体動信号とを計測する（ステップ２０３）。第１のノイズ低減処理部３０により、入力信号をインパルス的な体動による体動信号とし、出力信号を脈波信号として、適応フィルタ３１によるシステム同定が実行される（ステップ２０４）。
【００６０】
伝達関数（ＦＩＲフィルタ係数）が収束したか否かが判定される（ステップ２０５）。伝達関数が収束していないと場合には（ステップ２０５のＮｏ）、ステップＳ２０３に戻る。伝達関数が収束した場合（ステップ２０５のＹｅｓ）、処理が終了される。
【００６１】
なおノイズモデル３５として体動の血流への伝達関数（ＦＩＲフィルタ係数）を例に説明したが、その他の実施形態としてＮ次多項式による近似も考えられる。例えば、最小２乗法などを用いてＮ次多項式の係数を算出すればよい。
【００６２】
また求めた適応フィルタ係数は、ＩＩＲフィルタ３２によりＩＩＲフィルタ処理される。例えば１サンプル前の過去の値を０（ゼロ）値として、安静状態と判断された場合はＩＩＲフィルタ処理がＯＮされることで適応フィルタ処理がＯＦＦにされる。運動時は帰還率を０．０に設定してＩＩＲフィルタ処理がＯＦＦにされることで適応フィルタ処理がＯＮにされる。この構成により第１の体動解析結果に応じてＩＩＲフィルタ３２の帰還率を制御するだけで、適応フィルタ処理の有無を円滑に切り替えることが可能となる。
【００６３】
以上の工夫により急激な体動強度および体動周波数の変化があっても適応フィルタ処理の収束時間が改善されるので、ノイズ低減効果が十分に得られる。
【００６４】
図８は、加速度センサ１４が３軸加速度センサの場合の、第１のノイズ低減処理部３０の構成例を示すブロック図である。３軸加速度の各成分の血流に対する伝達関数をあらかじめ算出しておき、ＸＹＺの各加速度成分に対するノイズ低減処理部３０Ｘ、３０Ｙ、３０Ｚをカスケード接続した構成にすればよい。
【００６５】
例えばノイズ低減処理部３０Ｘには、モデル係数と、体動信号のＸ成分と、第１の体動解析結果と、ノイズ低減処理前の脈派信号とが入力される。ノイズ低減処理部３０Ｙには、モデル係数と、体動信号のＹ成分と、第１の体動解析結果と、ノイズ低減処理部３０Ｘの出力（誤差信号）とが入力される。ノイズ低減処理部３０Ｚには、モデル係数と、体動信号のＺ成分と、第１の体動解析結果と、ノイズ低減処理部３０Ｙの出力（誤差信号）とが入力される。ノイズ低減処理部３０Ｚの出力（誤差信号）が、第１の誤差信号となる。
【００６６】
図２に示すように本実施形態では、第１の誤差信号とともにその信頼度が算出される。例えば適応フィルタ係数の時間変化を解析することで、腕の動きノイズ低減処理が適切に機能しているか解析され、出力される第１の誤差信号の信頼度がパラメータとして出力される。例えば各フィルタ係数の時間差分絶対値の総和を算出し、急激に係数変化が発生した場合や閾値以上の場合は信頼度が低いもしくは信頼度がないと判断される。信頼度の算出方法は限定されず、他の方法が用いられてもよい。また体動解析部２０から出力される第１のＰＰＧセンサ１２の光量に基づく信頼度が適宜利用されてもよい。
【００６７】
図２に示す参照信号生成部５０により、参照信号が生成される（ステップ１０４）。参照信号は、指・手首の動きに起因する体動ノイズ（以下、指・手首の動きノイズと記載する）を分離するために用いられる信号である。
【００６８】
図９は、参照信号生成部の構成例を示すブロック図である。参照信号生成部５０は、信号分析部５１と適応バンドストップフィルタ処理部５２とを有する。信号分析部５１により生成された参照信号が、適応バンドストップフィルタ処理部５２によりフィルタリングされる。本実施形態では、参照信号生成部５０は、生成部に相当する。また適応バンドストップフィルタ処理部５２は第２のフィルタ部に相当する。
【００６９】
参照信号は、指・手首の動きノイズと相関が高い方が好ましい。本実施形態では、第１のＰＰＧセンサ１２からの脈波信号、第２のＰＰＧセンサ１３からの参照脈波信号、及び加速度センサ１４からの体動信号をもとに参照信号が生成される。
【００７０】
信号分析部５１により、例えば脈波信号及び参照脈波信号の各々に対して主成分分析が実行され、生成された２つの信号からノイズ信号が選択される。ＰＰＧ方式では信号成分より体動ノイズ成分の方が強いので、分離された信号のパワーが強い方が、指・手首の動きノイズと相関の高い信号となる。当該信号が、参照信号として用いられる。参照信号の生成方法は限定されず、脈波信号及び参照脈波信号を合成した信号や、脈波参照信号のみに基づく信号等が参照信号として用いられてもよい。また脈波参照信号自体が参照信号として用いられてもよい。その他、加速度センサ１４から出力された体動信号が参照信号としてもちいられてもよい。
【００７１】
信号分析部５１により生成された参照信号に対して、適応バンドストップフィルタ処理が実行される。図９に示すように、適応バンドストップフィルタ処理部５２は、フィルタリング部５３と第２のフィルタバンク５４とを有し、図２に示す安定化処理部１００から出力される心拍情報が入力される。安定化処理部１００及び心拍情報については後に詳しく説明する。フィルタリング部５３は、帯域除去フィルタとして機能する。第２のフィルタバンク５４は、複数の帯域除去フィルタを各フィルタに対応するフィルタ係数として保持している。
【００７２】
図１０は、第２のフィルタバンク５４に記憶されたデータの一例を示す表である。第２のフィルタバンク５４には、各帯域除去フィルタのフィルタＩＤ（１、２、・・・Ｎ）、心拍数の範囲、及びフィルタ係数がそれぞれ対応付けられて記憶されている。図１０に示す例では、４０ｂｐｍから２００ｂｐｍまでの心拍数に対応するＮ種類のフィルタ係数が示されている。
【００７３】
例えばフィルタＩＤが２である項目には、心拍数の範囲として、心拍数（ｈｒ）が５５ｂｐｍ以上６５ｂｐｍ未満の場合についての条件式（５５ｂｐｍ≦ｈｒ＜６５ｂｐｍ）が記憶されている。またフィルタ係数として、ＢＳｃｏｅｆ＿ｖｅｃｔｏｒ２のデータが記憶されている。
【００７４】
図１１は、帯域除去フィルタの一例を示すグラフである。図１１Ａは、フィルタＩＤが２であった場合のフィルタ係数（ＢＳｃｏｅｆ＿ｖｅｃｔｏｒ２）のグラフである。図１１Ａの横軸及び縦軸は、それぞれタップ数及びフィルタ係数である。図１１Ａに示したフィルタ係数を用いて帯域除去フィルタ（デジタルフィルタ）が構成される。
【００７５】
図１１Ｂは、フィルタＩＤが２のフィルタ係数を使った帯域除去フィルタでの周波数特性である。図１１Ｂの横軸は周波数であり、縦軸は帯域除去フィルタを通過する信号の強度（透過率）を表している。図１１Ｂのグラフには、約５５ｂｐｍを中心周波数とする最も大きいバレー構造（以下では単にバレー構造と記載）が示されている。例えば周波数が５０ｂｐｍから６０ｂｐｍの周波数成分の強度は、９５％以上減衰される。一方で、例えば周波数が１１０ｂｐｍを超える周波数成分では減衰される強度は、最大で１５％程度である。
【００７６】
図１１Ｂに示すように、帯域除去フィルタは、特定の周波数帯域の周波数成分の強度を減衰させ、それ以外の帯域の周波数成分を通過させる。本実施形態では、周波数成分の強度が半分以下となる周波数帯域を、帯域除去フィルタの周波数帯域（除去帯域）とする。すなわち、バレー構造の高周波数側及び低周波数側で減衰量が５０％となる各周波数がそれぞれ除去帯域の上限周波数Ｆmax及び下限周波数Ｆminとなる。従って、除去帯域に含まれる周波数ＦはＦmin≦Ｆ≦Ｆmaxで表され、除去帯域の帯域幅ΔＦはバレー構造の半値幅（ΔＦ＝Ｆmax−Ｆmin）に相当する。例えば図１１Ｂに示す例では、Ｆmax、Ｆmin、及びΔＦはそれぞれ８８ｂｐｍ、２６ｂｐｍ、及び６２ｂｐｍと設定されている。
【００７７】
帯域除去フィルタの除去帯域等の周波数特性は、参照信号から心拍成分をカットすることを目的に適宜設定される。典型的には、図１０に示す心拍数の範囲を基準として帯域除去フィルタが設定される。そして設定された除去帯域を実現するようにフィルタ係数が算出されてもよい。本実施形態では、図１０に示す心拍数の範囲が含まれるように除去帯域が設定される。例えば心拍数の範囲と除去帯域とが一致してもよい。これに限定されず、帯域除去フィルタの周波数特性は適宜設定されてよい。その他、バレー構造の概形等が除去帯域に応じて適宜設定されてもよい。
【００７８】
このように第２のフィルタバンク５４に記憶された複数のフィルタ係数から、各心拍数の範囲に対応する帯域除去フィルタを選択することが可能である。また各帯域除去フィルタの除去帯域等は、対応する各心拍数の範囲に合わせて適正に設定される。これにより、心拍数の範囲ごとに適正なフィルタリングを行うことが可能となり、参照信号から心拍成分を適正にカットすることが可能となる。なお、第２のフィルタバンク５４に記憶される情報等は限定されず、例えばバレー構造の半値幅等が予め記憶されていてもよい。
【００７９】
図１２は、帯域除去のフィルタリング処理の一例を示すフローチャートである。まず適応バンドストップフィルタ処理部５２に、心拍情報に含まれる心拍数が入力される（ステップ３０１）。この心拍数は、フィルタリング処理を実行する直前（過去）に安定化処理部１００から出力された心拍数（以下参照心拍数と記載）である。
【００８０】
第２のフィルタバンク５４から参照心拍数の該当範囲が選択され（ステップ３０２）、対応するフィルタＩＤが決定される（ステップ３０３）。例えば、参照心拍数が６０ｂｐｍである場合には、５５ｂｐｍ以上６５ｂｐｍ未満の範囲に含まれると判定され、フィルタＩＤとしてＩＤ＝２が決定される。
【００８１】
フィルタＩＤからフィルタ係数が決定される（ステップ３０４）。例えばＩＤ＝２と決定された場合には、フィルタ係数はＢＳｃｏｅｆ＿ｖｅｃｔｏｒ２（図１１参照）となる。決定されたフィルタ係数（以下該当フィルタ係数と記載）が、フィルタリング部５３のフィルタ係数として設定される。このように、参照心拍数を含む周波数帯域を除去する帯域除去フィルタが、フィルタリング部５３に設定される。本実施形態では、該当フィルタ係数の除去帯域は、第２の周波数帯域に相当する。
【００８２】
本実施形態では、適応バンドストップフィルタ処理部５２により、参照心拍数に応じた該当フィルタ係数が選択される。そして該当フィルタ係数の除去帯域がフィルタリング部の周波数帯域として設定される。すなわち、適応バンドストップフィルタ処理部により、心拍情報に基づいて除去帯域が設定される。
【００８３】
フィルタリング部５３により、参照信号の帯域除去フィルタ処理が実行される（ステップ３０５）。参照信号に含まれる周波数成分のうち、除去帯域に含まれる周波数成分が除去される。すなわち、直前の心拍数（参照心拍数）に応じて、心拍成分の周辺帯域成分がカットされ、それ以外の帯域がパスされる。従って、フィルタリングされた参照信号には、非心拍成分が含まれ、心拍成分はカットされている。
【００８４】
図３に戻り、第２のノイズ低減処理部４０により、指・手首の動きノイズの低減処理が実行される（ステップ１０５）。なお図中では、第２のノイズ低減処理部４０のことを、指・手首の動きノイズ低減処理部４０と記載している。
【００８５】
図１３は、第２のノイズ低減処理部４０の構成例を示すブロック図である。第２のノイズ低減処理部４０は、適応フィルタ４１（第２の適応フィルタ）と、ＩＩＲフィルタ４２と、減算器４３とを有する。適応フィルタ４１の入力信号は参照信号であり、観測信号は第１のノイズ低減処理部３０から出力される第１の誤差信号（脈波信号）である。減算器４３により、第１の誤差信号から適応フィルタ４１の出力値が減算され、第２の誤差信号が出力される。第２の誤差信号は、体動ノイズ（指・手首の動きノイズ）が分離された脈波信号に相当する。
【００８６】
適応フィルタ４１の適応フィルタ係数は、適応アルゴリズム４４及びＩＩＲフィルタ４２により、第２の体動解析結果に基づいて更新される。これにより最適な係数が求まる収束時間が向上され体動周波数の変化に追従可能となる。
【００８７】
また第１のノイズ低減処理部３０と同様に、求めた適応フィルタ係数は、ＩＩＲフィルタ４２によりＩＩＲフィルタ処理される。従って第２の体動解析結果に応じてＩＩＲフィルタ４２の帰還率を制御するだけで、適応フィルタ処理の有無を円滑に切り替えることが可能となる。
【００８８】
第２の誤差信号とともにその信頼度が算出される。例えば適応フィルタ係数の時間変化を解析することで、腕の動きノイズ低減処理が適切に機能しているか解析され、出力される第２の誤差信号の信頼度がパラメータとして出力される。例えば各フィルタ係数の時間差分絶対値の総和を算出し、急激に係数変化が発生した場合や閾値以上の場合は信頼度が低いもしくは信頼度がないと判断される。信頼度の算出方法は限定されず、他の方法が設けられてもよい。また体動解析部２０から出力される第２のＰＰＧセンサ１３の光量に基づく信頼度が適宜利用されてもよい。
【００８９】
図２に示す適応バンドパスフィルタ処理部６０により、心拍数に基づいてフィルタリングが実行される（ステップ１０６）。適応バンドパスフィルタ処理部６０には、第２の誤差信号（脈波信号）と安定化処理部１００から出力される心拍情報とが入力される。
【００９０】
図１４は、適応バンドパスフィルタ処理部の構成例を示すブロック図である。適応バンドパスフィルタ処理部６０は、フィルタリング部６１と第１のフィルタバンク６２とを有する。フィルタリング部６１は、帯域通過フィルタとして機能する。本実施形態では、フィルタリング部６１により第２の誤差信号がフィルタリングされ、心拍成分信号が出力される。第１のフィルタバンク６２は、複数の帯域通過フィルタを各フィルタに対応するフィルタ係数として保持している。
【００９１】
図１５は、第１のフィルタバンクに記憶されたデータの一例を示す表である。第１のフィルタバンクには、各帯域通過フィルタのフィルタＩＤ（１、２、・・・Ｎ）、心拍数の範囲、及びフィルタ係数がそれぞれ対応付けられて記憶されている。図１５に示す例では、４０ｂｐｍから２００ｂｐｍまでの心拍数に対応するＮ種類のフィルタ係数が示されている。
【００９２】
例えばフィルタＩＤが２である項目には、心拍数の範囲として、心拍数（ｈｒ）が５５ｂｐｍ以上６５ｂｐｍ未満の場合についての条件式（５５ｂｐｍ≦ｈｒ＜６５ｂｐｍ）が記憶されている。またフィルタ係数として、ＢＰｃｏｅｆ＿ｖｅｃｔｏｒ２のデータが記憶されている。
【００９３】
図１６は、帯域通過フィルタの一例を示すグラフである。図１６Ａは、フィルタＩＤが２であった場合のフィルタ係数（ＢＰｃｏｅｆ＿ｖｅｃｔｏｒ２）のグラフである。図１６Ａの横軸及び縦軸は、それぞれタップ数及びフィルタ係数である。図１６Ａに示したフィルタ係数を用いて帯域通過フィルタが構成される。
【００９４】
図１６Ｂは、フィルタＩＤが２のフィルタ係数を使った帯域通過フィルタでの周波数特性である。図１６Ｂの横軸は周波数であり、縦軸は帯域通過フィルタを通過する信号の強度（透過率）を表している。図１６Ｂのグラフには、６０ｂｐｍ付近を中心とした最も大きいピーク構造（以下では単にピーク構造と記載）と複数のサブピークとが示されている。例えば、周波数が６０ｂｐｍの信号成分は、強度を略損なうことなく帯域通過フィルタを通過することが可能である。一方で、例えば周波数が１１０ｂｐｍを超える信号成分では強度が略９０％以上減衰される。
【００９５】
図１６Ｂに示すように、帯域通過フィルタは、特定の周波数帯域の周波数成分を通過させ、それ以外の帯域の周波数成分を除去する。本実施形態では、周波数成分の強度が半分以上となる周波数帯域を、帯域通過フィルタの周波数帯域（通過帯域）とする。すなわち、ピーク構造の高周波数側及び低周波数側で減衰量が５０％となる各周波数がそれぞれ通過帯域の上限周波数Ｇmax及び下限周波数Ｇminとなる。従って、通過帯域に含まれる周波数ＧはＧmin≦Ｇ≦Ｇmaxで表され、通過帯域の帯域幅ΔＧはピーク構造の半値幅（ΔＧ＝Ｇmax−Ｇmin）に相当する。例えば図１６Ｂに示す例では、Ｇmax、Ｇmin、及びΔＧはそれぞれ８２ｂｐｍ、２８ｂｐｍ、及び５４ｂｐｍと設定されている。
【００９６】
帯域通過フィルタの通過帯域等の周波数特性は、参照信号から非心拍成分をカットすることを目的に適宜設定される。典型的には、図１０に示す心拍数の範囲を基準として帯域通過フィルタが設定される。そして設定された通過帯域を実現するようにフィルタ係数が算出されてもよい。本実施形態では、図１０に示す心拍数の範囲が含まれるように通過帯域が設定される。例えば心拍数の範囲と通過帯域とが一致してもよい。これに限定されず、帯域通過フィルタの周波数特性は適宜設定されてよい。その他、ピーク構造の概形等が通過帯域に応じて適宜設定されてもよい。
【００９７】
このように、第１のフィルタバンク６２に記憶された複数のフィルタ係数から、各心拍数の範囲に対応する帯域通過フィルタを選択することが可能である。また各帯域通過フィルタの通過帯域等は、対応する各心拍数の範囲に合わせて適正に設定される。これにより、心拍数の範囲ごとに適正なフィルタリングを行うことが可能であり、非心拍成分を適正にカットすることが可能となる。なお、第１のフィルタバンク６２に記憶される情報等は限定されず、例えばピーク構造の半値幅等が予め記憶されていてもよい。
【００９８】
図１７は、フィルタリング処理の一例を示すフローチャートである。心拍情報に含まれる直前の心拍数が参照心拍数として入力される（ステップ４０１）。第１のフィルタバンク６２から参照心拍数の該当範囲が選択され（ステップ４０２）、フィルタＩＤが決定される（ステップ４０３）。
【００９９】
フィルタＩＤからフィルタ係数が決定される（ステップ４０４）。決定されたフィルタ係数（以下該当フィルタ係数と記載）が、フィルタリング部６１のフィルタ係数として設定される。このように、参照心拍数を含む周波数帯域を通過させる帯域通過フィルタが、フィルタリング部６１に設定される。本実施形態では、該当フィルタ係数の通過帯域は、第１の周波数帯域に相当する。
【０１００】
本実施形態では、適応バンドパスフィルタ処理部６０により、参照心拍数に応じた該当フィルタ係数が選択される。そして該当フィルタ係数の通過帯域がフィルタリング部の周波数帯域として設定される。すなわち、適応バンドパスフィルタ処理部６０により、心拍情報に基づいて通過帯域が設定される。
【０１０１】
フィルタリング部６１により、参照信号の帯域通過フィルタ処理が実行される（ステップ４０５）。第２の誤差信号に含まれる周波数成分のうち、通過帯域に含まれる周波数成分が通過される。すなわち、直前の心拍数（参照心拍数）に応じて、心拍成分の周辺帯域成分がパスされ、それ以外の帯域がカットされる。従って、フィルタリングされた第２の誤差信号（心拍成分信号）には、心拍成分が含まれ、非心拍成分はカットされている。
【０１０２】
図３に戻り、適応バンドパスフィルタ処理部６０から出力された脈波信号（心拍成分信号）に基づいて、心拍変動、及び心拍トレンドが検出される（ステップ１０６）。心拍変動は、図２に示す心拍変動検出部７０により検出される。また心拍トレンドは、図２に示す心拍トレンド検出部８０により検出される。
【０１０３】
図１８は、心拍変動検出部７０の構成例を示すブロック図である。心拍変動検出部７０は、バッファ７１と、ピーク検出部７２と、瞬時心拍数／信頼度算出部７３と、リサンプリング部７４と、後処理フィルタ部７５とを有する。
【０１０４】
本実施形態ではピーク検出部７２により、体動ノイズが低減された脈波信号から脈動によるピーク位置が検出される。図１８に示すようにピーク検出部７２には、バッファ７１を介して、脈波信号の最大値、最小値、極大値、及び極小値が入力される。以下、極大値検出によるピーク位置検出の実施例について説明する。
【０１０５】
体動により第１のＰＰＧセンサ１２の接触状態が変化し脈波信号強度が変調する場合がある。このときあらかじめ設定した固定閾値でピーク検出すると、脈動によるピーク位置が検出できない場合があり得る。また体動ノイズによる疑似ピークを脈動によるピークとして誤検出するおそれもある。
【０１０６】
本実施形態では、上記のような検出誤差が生じないように、以下の式に示すように、ある解析窓内の脈波信号の最大値ｖｍａｘと最小値ｖｍｉｎとからピーク強度の閾値ｔｈを決定する。
【０１０７】
ｔｈ＝ｖｍｉｎ＋α・（ｖｍａｘ−ｖｍｉｎ）
０＜α＜１
【０１０８】
これにより、脈波信号の強度に応じてピーク強度の閾値ｔｈが適応的に制御されるので、脈波信号強度が変調してもピーク位置の検出が可能となる。
【０１０９】
なお上記のような閾値処理を実行した場合でも、周波数が低い体動ノイズの残留により、ピーク強度が強くても凸度が小さい極大値（ブロードな極大値）を、脈動によるピークとして誤検出してしまう可能性がある。
【０１１０】
そこで本実施形態では、下記の処理例のいずれかが単独で、あるいは複数の処理が組み合わされて実行される。
直前の極小値と極大値から現在の極大値の凸度、具体的にはレベル差を算出し閾値判定する。
体動で脈波強度が変調することを考慮し、第１及び／又は第２の体動解析結果に応じて上記閾値を適応的に制御する。
心拍トレンド検出部８０により求められた心拍数を探索範囲中心として、極大値を検出する範囲を限定する。この場合、心拍変動検出部７０と心拍トレンド検出部８０とが、カスケード接続されてもよい。
例えば上記の処理を実行することで、第１及び第２のノイズ低減処理部３０及び４０でノイズ除去しきれなかった体動ノイズによる疑似ピークの誤検出を軽減することが可能となる。この結果、心拍変動検出部７０による瞬時心拍数の精度が向上する。
【０１１１】
瞬時心拍数／信頼度算出部７３により、瞬時心拍数及び信頼度が算出される。瞬時心拍数とは瞬間的な心拍数を意味し、例えばピーク位置（極大値の位置）の時間間隔の逆数に６０（秒）を乗算した値が算出される。瞬時心拍数を算出することで、例えば心拍トレーニング等において、心拍変動をリアルタイムで精度よく測定することが可能となる。
【０１１２】
なお一般的には「心拍数」は全身に血液を送り出す際の心臓の拍動の回数であり、「脈拍数」は動脈に生じる脈動（脈拍）の回数である。不整脈や脈欠損等がない限り「心拍数」と「脈拍数」はほぼ同じといわれている。本開示では、心拍測定装置２００による測定結果を心拍変動、心拍トレンド、瞬時心拍数等と記載している。これに代えて、脈拍変動、脈拍トレンド、瞬時脈拍数等と記載することも可能である。もちろん測定部位の動脈の脈動である「脈拍数」を「心拍数」とは異なるパラメータとして扱う場合等においても、本技術は適用可能である。
【０１１３】
信頼度は、例えば極大値と極小値のレベル差に基づいて算出される。ピークとして検出された極大値と、直前（又は直後）の極小値とのレベル差、すなわち極大値の凸度が大きいほど、高い信頼度が付される。他の方法により、信頼度が算出されてもよい。
【０１１４】
リサンプリング部７４により１Ｈｚにリサンプリングされた後、後処理フィルタ部７５により、後処理が実行される。例えば後処理フィルタ部７５として、ＩＩＲフィルタと帰還率算出部とが構成され、ＩＩＲフィルタの帰還率が適宜制御される。
【０１１５】
例えば第１及び第２のノイズ低減処理部３０及び４０とピーク検出部７２とでノイズを除去しきれず、瞬時心拍数の時間変化に異常値が発生する場合がある。一般的に瞬時心拍数の時間相関は非常に高い。そこで瞬時心拍数の時間変化があらかじめ設定した閾値より大きい場合は、後処理フィルタ部７５のＩＩＲフィルタの帰還率が大きくなるように制御される（例えば１．０に近い値）。これにより過去の瞬時心拍数をそのまま外挿処理し誤検出を修正（軽減）することができる。また体動解析部２０からの解析結果に基づいて、ユーザの運動中はＩＩＲフィルタの帰還率が１．０より小さい値、例えば０．５程度となるように制御される。これにより瞬時心拍数を安定化させることが可能となる。
【０１１６】
図１９は、心拍トレンド検出部８０の構成例を示すブロック図である。心拍トレンド検出部８０は、バッファ８１ａ及び８１ｂと、自己相関解析部８２と、安定化処理部８３と、フィルタ係数制御部８４と、トレンド検出部８５と、リサンプリング部８６とを有する。
【０１１７】
自己相関解析部８２は、体動ノイズが低減された脈波信号に対して、１サンプリング時刻毎に自己相関解析を実行する。自己相関関数の算出方法は様々あるが、本実施形態では、正規化自己関数を用いた解析が実行される。
【０１１８】
安定化処理部８３は、現在時刻の自己相関関数に対して、バッファ８１ｂに保持された過去の自己相関関数を重み付け加算することで、自己相関関数を安定化させる。重み付けパラメータは、フィルタ係数制御部８４により、加速度信号（体動信号）から決定される。
【０１１９】
トレンド検出部８５は、安定化した自己相関関数から連続的に自己相関値が高くなるラグτを検出し、脈波信号の周期を心拍トレンドとして算出する。当該心拍トレンドに基づいて、心拍数とその信頼度が算出される。なおこの心拍数は、心拍トレンド（脈波信号の周期）に基づいて算出されたものであり、瞬時心拍数とは異なる。
【０１２０】
信頼度は、例えば特定したラグτの位置における正規化自己相関値、すなわち検出された周期における自己相関値に基づいて算出される。自己相関値が高いほど、高い信頼度が付される。他の方法により信頼度が算出されてもよい。リサンプリング部８６により１Ｈｚにリサンプリングされた後、心拍数とその信頼度が出力される。
【０１２１】
心拍変動検出部７０及び心拍トレンド検出部８０は、本実施形態において、脈波信号に基づいて心拍候補情報を信頼度とともに算出する複数の算出部に相当する。またこれらの検出部は、心拍推定器と呼ぶこともできる。またピーク検出により求められる瞬時心拍数と、自己相関解析により求められる心拍数とは、それぞれ心拍候補情報に相当する。
【０１２２】
脈波信号に基づいて心拍候補情報を算出する算出部の数、算出のためのアルゴリズム等は限定されず適宜設定されてよい。また心拍候補情報としては、典型的には心拍数が算出されるが、他の情報が算出されてもよい。
【０１２３】
図２に示す統合処理部９０により、統合処理が実行される（ステップ１０７）。具体的には、心拍変動検出部７０及び心拍トレンド検出部８０の各々から心拍候補情報として出力された瞬時心拍数及び心拍数と、その各々の信頼度とに基づいて心拍情報を出力する。すなわち統合処理部９０により、複数の心拍推定器の出力結果とその信頼度から最終的な心拍数の情報が出力される。統合処理部９０は、本実施形態において出力部として機能する。
【０１２４】
最終的な心拍情報の出力方法として、例えば最も信頼度が高い心拍候補情報が出力される。すなわち瞬時心拍数の信頼度と、心拍トレンドに基づく心拍数の信頼度とが比較される。そして信頼度が高い方の心拍数が、最終的な心拍情報として出力される。
【０１２５】
あるいは、複数の心拍推定器により算出された信頼度を多次元ベクトル化して、ニューラルネットワークで構成した判別器等により、最終的な心拍情報（心拍数）が算出されてもよい。ニューラルネットワークが構成される場合には、例えば心電計等で計測した心拍数が正解データとされる。そして同時に計測した複数の脈波信号（脈波信号及び参照脈波信号）と加速度信号（体動信号）から、複数の心拍推定器で算出した多次元ベクトルを入力データとして、ニューラルネットワークの係数を機械学習により求めればよい。
【０１２６】
また本実施形態では、統合処理部９０により、フォールバックを実行するか否かが判定される。例えば瞬時心拍数の信頼度と、心拍トレンドに基づく心拍数の信頼度とが、いずれも所定の閾値よりも低い場合には、フォールバックが実行される。フォールバックとしては、例えば直前の心拍数が前置ホールドされ最終的な心拍情報として出力される。これにより信頼度が低い心拍情報が出力されることを防止しつつ、心拍測定を継続することが可能となる。なおフォールバックの具体的な動作は限定されない。
【０１２７】
また第１及び第２のノイズ低減処理部３０及び４０にて算出された信頼度に基づいて、フォールバック動作の要否が判定されてもよい。例えば第１及び第２のノイズ低減処理部３０及び４０にて算出された信頼度、及び、心拍変動検出部７０及び心拍トレンド検出部８０により算出された信頼度のいずれもが信頼度が低い場合には、フォールバックが実行される。あるいは第１及び第２のノイズ低減処理部３０及び４０にて算出された信頼度が低い場合には、２つの心拍推定器により算出された信頼度の値にかかわらずフォールバックが実行される。また第１及び第２のノイズ低減処理部３０及び４０にて算出された信頼度が高い場合には、２つの心拍推定器により算出された信頼度がともに低い場合であってもフォールバックは実行されず、信頼度が高い方の心拍候補情報が出力される。このような処理も可能である。
【０１２８】
体動により第１及び第２のＰＰＧセンサ１２及び１３と人肌の密着性が低下して、外光・迷光が混入し脈波信号が飽和する場合がある。また体動による腕の形状変化で戻り光量が変化して、脈波信号が飽和する場合もある。本実施形態では、このような場合を回避するために適切な戻り光量になるように発光素子（発光部）の光量を動的に制御することが可能である（光量の制御については以下で詳しく説明する）。光量が制御された結果、脈波信号の信頼性が低い又はない場合には、フォールバックが実行されてもよい。その他、体動解析部２０により算出される信頼度や、心拍トレンド検出部８０により算出される自己相関解析の値に基づいて、フォールバック動作の要否が判定されてもよい。
【０１２９】
安定化処理部１００は、最終的な心拍情報として出力される心拍数を安定化させる。例えば、第１及び第２のノイズ低減処理部３０及び４０、及びピーク検出で除去できなかった体動ノイズによる瞬時心拍数の誤検出を低減する。安定化処理部１００の具体的な構成等は限定されない。
【０１３０】
図２に示すように、安定化処理部１００から出力される最終的な心拍情報は、参照信号生成部５０及び適応バンドパスフィルタ処理部６０にフィードバックされる。フィードバックの方法等は限定されず、例えばフィードバックされる心拍数の種類に応じた処理が適宜実行されてもよい。例えば、心拍トレンド検出部８０による心拍数が最終的に出力される場合、過去の傾向に則った連続的な心拍数がフィードバックされることになる。従ってこの場合は、第１及び第２のフィルタバンク６２及び５４には、安定化処理部１００から出力された値が、そのままフィードバックされる。一方、心拍変動検出部７０による瞬時心拍数が出力される場合には、急激な変化を伴う瞬時心拍数に対して平滑化処理等が実行されて各フィルタバンクにフィードバックされる。これにより、心拍数のフィードバックに伴う安定したフィルタリングが実現される。
【０１３１】
本実施形態では、図２に示す光量制御部１１０により、第１のＰＰＧセンサ１２の第１の発光部から出射される第１の波長域の光の光量（以下出射光量と記載）が制御される。光量制御部１１０は、脈波信号の受光量に応じて、出射光量を制御するためのパラメータである光量制御値を補正する。
【０１３２】
図２０は、光量制御部の構成例を示すブロック図である。光量制御部１１０は、光量設定部１１１、光量判定部１１２、パラメータ設定部１１３、及び強度算出部１１４を有する。
光量設定部１１１には、第１のＰＰＧセンサ１２の光量設定値が入力される。
【０１３３】
強度算出部１１４には、適応バンドパスフィルタ処理部６０から出力された脈波信号（心拍成分信号）が入力される。脈波信号には、心拍と同程度の周期で振動するＡＣ成分（以下ＡＣ心拍成分と記載）と、それ以外の成分とが含まれている。強度算出部１１４により、ＡＣ心拍成分の強度である心拍強度と、脈波信号自身の強度である脈波信号強度とがそれぞれ算出される。
【０１３４】
心拍強度は、脈波信号に含まれている心拍に伴う信号の強度である。脈波信号強度は、脈波信号のベースラインの強度に相当し、第１のＰＰＧセンサ１２の第１の受光部で検出される戻り光量等に応じた値となる。一般にＰＰＧ方式で測定された脈波信号では、心拍強度は脈波信号強度と比べ微弱な値となる。心拍強度や脈波信号強度の算出方法等は限定されない。例えば心拍強度として、ＡＣ心拍成分の振幅または実効値等が算出される。また脈波信号強度として、所定時間内での脈波信号の平均値等が算出される。
【０１３５】
本実施形態では、出射光量を制御するために、戻り光量の目標値（ｔａｒｇｅｔ）と戻り光量が信頼できる範囲（ｒａｎｇｅ）とが決定される。ｔａｒｇｅｔ及びｒａｎｇｅは光量制御値に相当し、光量判定部１１２で使用されるパラメータである。
【０１３６】
ここで戻り光量とは、第１のＰＰＧセンサ１２の第１の受光部で検出された光の量である。第１の受光部で検出される光には第１の波長域の光の反射光に加えて、外光・迷光等が含まれる場合がある。また第１のＰＰＧセンサ１２では、検出された戻り光量に応じた強度の脈波信号が出力される。
【０１３７】
本実施形態では、適応バンドパスフィルタ処理部６０から出力された脈波信号の強度（脈波信号強度）が戻り光量を表す指標として用いられる。戻り光量を表す指標は限定されない。例えば第１のＰＰＧセンサ１２により、戻り光量が直接測定されてもよい。あるいは第１のＰＰＧセンサ１２から出力された直後のフィルタ処理等をされていない脈波信号が、戻り光量を表す指標として用いられてもよい。
【０１３８】
図２１は、光量制御の一例を示すフローチャートである。まずパラメータ設定部１１３により、脈波信号に応じて戻り光量の範囲が補正される（ステップ５０１）。すなわちパラメータ設定部１１３により、強度算出部１１４が脈波信号から算出した心拍強度を基準として、光量制御値（ｔａｒｇｅｔ及びｒａｎｇｅ）が決定される。光量制御値の決定方法については、後に詳しく説明する。
【０１３９】
光量判定部１１２により、戻り光量が範囲外か否かが判定される（ステップ５０２）。強度算出部１１４により算出された脈波信号強度が、ステップ５０１で決定された戻り光量の範囲（ｒａｎｇｅ）に含まれる場合（ステップ５０２のＮｏ）、光量制御は終了される。脈波信号強度がｒａｎｇｅに含まれない場合（ステップ５０２のＹｅｓ）、出射光量の制御が実行される。
【０１４０】
光量設定部１１１により、光量制御が実行される（ステップ５０３）。光量設定部１１１は、戻り光量がステップ５０１で決定された目標値（ｔａｒｇｅｔ）となるように、第１のＰＰＧセンサ１２の出射光量を比例制御（Ｐ制御）する。例えば、脈波信号強度とｔａｒｇｅｔとの差分に応じて、出射光量の増加量または減少量が算出される。現行の光量設定値と、算出された増加量または減少量とに基づいて新しい光量設定値が算出される。そして新しい光量設定値が第１のＰＰＧセンサ１２に出力される。
【０１４１】
光量判定部１１２により、戻り光量の観測値が目標値（ｔａｒｇｅｔ）と一致したか否かが判定される（ステップ５０４）。ここで戻り光量の観測値は、ステップ５０３での光量制御後に強度算出部により算出された脈波信号強度である。光量制御後の脈波信号強度が、ｔａｒｇｅｔと一致していないと判定された場合（ステップ５０４のＮｏ）、ステップ５０１以降が再度実行され、光量制御が継続される。ｔａｒｇｅｔと一致したと判定された場合（ステップ５０４のＹｅｓ）、光量制御は終了する。
【０１４２】
本実施系形態では、基準となる光量制御値（固定パラメータ）をもとに、光量判定部１１２で使用される光量制御値（補正パラメータ）が決定される。基準となる光量制御値として、戻り光量が信頼できる基準範囲（ｒａｎｇｅ０）と、戻り光量の基準目標値（ｔａｒｇｅｔ０）とが設定されている。ｒａｎｇｅ０は、基準下限値ａと基準上限値ｂで定められた範囲でありｒａｎｇｅ０＝｛ａ，ｂ｝と表される。ｔａｒｇｅｔ０は基準目標値ｃであり、ｔａｒｇｅｔ０＝ｃと表される。ａ、ｂ、及びｃは、固定パラメータである。
【０１４３】
本実施形態では、固定パラメータａ、ｂ、及びｃをゲイン（ｇａｉｎ）倍することで、光量制御値が決定される。ゲインは、強度算出部１１４により算出されたＡＣ心拍成分の強度（心拍強度）ＰＰＧacと、心拍強度の閾値ＰＰＧthとに応じて算出される。
【０１４４】
図２２は、戻り光量の範囲の補正に用いられるゲインの一例を示すグラフである。グラフの横軸及び縦軸は、心拍強度及びゲインである。ゲインと心拍強度の関係はｇａｉｎ＝ｆ（ＰＰＧac，ＰＰＧth）で表される。図２２に示した例ではゲインと心拍強度の関係は線形となっており、傾きは負である。また心拍強度ＰＰＧacが閾値ＰＰＧthと等しい場合、ゲインの値は１となる。
【０１４５】
図２２に示すように、心拍強度ＰＰＧacが閾値ＰＰＧthを超えた場合には十分信頼度が高い信号が検出されているとして、１より小さいゲイン値が選択される。従って、光量レンジ（戻り光量が信頼できる範囲）及びターゲット光量値（戻り光量の目標値）がゲイン倍されて下げられる。
【０１４６】
心拍強度ＰＰＧacが閾値ＰＰＧthより小さい場合には信頼度が低い信号が検出されているとして、１より大きいゲイン値が選択される。従って、光量レンジ及びターゲット光量値がゲイン倍されて上げられる。
【０１４７】
このように心拍強度に応じて、基準となる固定パラメータが適宜補正される。すなわち、固定パラメータａ、ｂ、及びｃがゲイン倍され、補正パラメータａ'、ｂ'、及びｃ'がそれぞれ決定される。より詳しくは、下限値ａ'＝ｇａｉｎ×ａ、上限値ｂ'＝ｇａｉｎ×ｂ、及び目標値ｃ'＝ｇａｉｎ×ｃが算出される。最終的な補正パラメータの値は、以下に説明するクリップ処理によって決定される。
【０１４８】
本実施形態では、第１のＰＰＧセンサ１２の第１の受光部のダイナミックレンジ等を考慮して各補正パラメータが算出される。例えばダイナミックレンジの上限を超える光は受光部の劣化につながる。また光量が小さすぎる場合には脈波成分を検出することが困難となる。このため、各補正パラメータの取り得る最大値及び最小値を予め設定し、その範囲内に納まるようにクリップ処理が実行される。各補正パラメータの最大値及び最小値は、例えば第１の受光部の特性に応じて適宜設定される。
【０１４９】
例えば固定パラメータａは、最大値ａmax及び最小値ａminとともに予め記憶される。固定パラメータａをゲイン倍した際に、最大値ａmaxを超えた場合にはａ'の上限をａmaxとし、また最小値ａminよりも小さい場合にはａ'の下限をａminとするクリップ処理が行われる。固定パラメータｂ及びｃについても、最大値及び最小値が予め記憶され、同様にクリップ処理が行われる。各パラメータに対するクリップ処理は、以下のように表される。
ａ'＝ｃｌｉｐ（ｇａｉｎ×ａ，ａmin，ａmax）
ｂ'＝ｃｌｉｐ（ｇａｉｎ×ｂ，ｂmin，ｂmax）
ｃ'＝ｃｌｉｐ（ｇａｉｎ×ｃ，ｃmin，ｃmax）
【０１５０】
クリップ処理された補正パラメータが最終的な光量制御値として設定される。すなわち、戻り光量が信頼できる範囲としてｒａｎｇｅ＝｛ａ'，ｂ'｝が設定され、戻り光量の目標値としてｔａｒｇｅｔ＝ｃ'が設定される。ステップ５０２及びステップ５０４では、光量判定部１１２により設定されたｒａｎｇｅ及びｔａｒｇｅｔに基づいて、脈波信号強度の判定が行われる。
【０１５１】
ステップ５０３で算出された光量設定値は、図２に示す体動解析部２０にも出力される。これにより、体動解析部２０は最新の光量設定値をもとに脈波信号等の信頼度を算出することが可能である。なお、光量制御等が行われない場合には第１のＰＰＧセンサ１２等から出力された光量設定値がそのまま体動解析部２０に出力される。
【０１５２】
本実施形態では、一次関数によりゲイン値が設定された。これに限定されず、例えば折れ線グラフやＳｉｇｍｏｉｄ関数等の曲線等の関数を使ってゲイン値が設定されてもよい。また本実施形態では、固定パラメータａ、ｂ、及びｃに対し等しいゲイン値が与えられた。これに限定されず、各固定パラメータに対しそれぞれ別のゲイン値制御グラフを設定し、個別のゲイン値が与えられてもよい。
【０１５３】
このように、本実施形態では、脈波信号に含まれる微弱なＡＣ心拍成分の強度を活用して、脈波センサが検出する戻り光量の範囲が補正され、出射光量が制御される。例えば、制御光学分野で一般的に行われるＰ制御等の固定パラメータを使った方法では、戻り光量の値が常に同じ値になるように制御されるが、他のパラメータを適切に維持することは難しい。一方で、固定パラメータを補正して制御を行うことで、戻り光量の範囲を調節することができる。これにより、戻り光量とは別のパラメータ（例えば心拍強度）が適切な値となるように、光量等を制御することが可能である。
【０１５４】
以上、本実施形態に係る心拍測定装置２００では、適応バンドパスフィルタ処理部６０により、過去の心拍情報に基づいて脈波信号がフィルタリングされる。そしてフィルタリングされた脈波信号に基づいて、精度の高い心拍情報が出力される。これにより精度の高い心拍測定を実現することが可能となる。
【０１５５】
ユーザの活動に伴い様々な体動が発生する。日常環境での体動発生時には、低周波域から高周波域の広範囲にわたる体動ノイズが発生することが考えられる。また日常環境でのユーザの活動は多岐にわたるため、例えば周期的な体動ノイズから非周期的な体動ノイズまで、様々な形状や強度を持った体動ノイズが発生する。
【０１５６】
日常環境での心拍測定を行う場合、脈波センサ等の出力には様々な体動ノイズが含まれる。これらの体動ノイズを除去しきれない場合には、心拍成分のＳ／Ｎ比が低下し、心拍検出のエラーの要因となる。
【０１５７】
本実施形態に係る心拍測定装置２００では、適応バンドパスフィルタ処理部６０が帯域通過フィルタとして機能する。このとき帯域通過フィルタの通過帯域は、直前に心拍測定装置２００（安定化処理部１００）により出力された心拍数に基づいて設定される。
【０１５８】
これにより、直前に検出された心拍数の値をフィードバックして通過帯域を設定することで、心拍数の変動等に対して適応的に動作する帯域通過フィルタが実現される。これにより、測定したい心拍数に関係のある周波数帯域を取り出すことが可能である。従って周期的または非周期的な体動ノイズが混入している場合であっても、心拍成分のＳ／Ｎ比が高く保たれた信号を出力可能である。これにより日常生活の様々なシーンに対応して、精度の高い心拍測定を実現することが可能である。
【０１５９】
また本実施形態では、第２のフィルタ部である適応バンドストップフィルタ処理部５２によりフィルタリングされた参照信号が生成される。例えば、第２のＰＰＧセンサ１３からの参照脈波信号が参照信号として用いられるとする。参照脈波信号には、指・手首の動きに起因する体動ノイズの情報が多く含まれるが、心拍成分も含まれる。このため脈波信号中の指・手首の動きに起因する体動ノイズも低減されるが、心拍成分も同時に弱めてしまい、心拍成分のＳ／Ｎ比が低下することが考えられる。
【０１６０】
参照信号生成部５０では、適応バンドストップフィルタ処理部５２が帯域除去フィルタとして機能する。帯域除去フィルタの除去帯域は、フィードバックされた心拍数に基づいて設定される。これにより参照信号に含まれる心拍成分を高い精度で除去することが可能であり、心拍成分を弱めることなく脈波信号中の体動ノイズを十分に低減することができる。また体動信号（加速度）を参照信号とする際に、体動と脈拍の周波数帯域が一致する場合であっても、心拍成分のＳ／Ｎ比を損なわずに体動ノイズを取り除くことが可能である。
【０１６１】
心拍変動検出部７０によるピーク検出では脈動によるピーク位置を検出できるため高い精度で心拍変動を検出することができる。一方、心拍トレンド検出部８０による自己相関解析では脈波の周期性を利用するため、心拍変動を精度よく検出することは難しい。しかしながら自己相関解析では、残留ノイズによるピークを脈動によるピーク位置として誤検出する可能性を十分に抑えることが可能であり、ノイズ耐性が非常に高い。このように特性の異なる複数の心拍推定器を準備し、各々の信頼度にもとづいて最終的な心拍情報を算出する。この結果、互いの弱点を補った心拍検出が可能となり、単一の心拍推定器を用いる場合と比較して、非常に精度の高い心拍測定が実現する。
【０１６２】
またＰＰＧ方式の心拍センサは、安静状態では比較的精度よく脈波信号を計測できるが、測定部位が動くと観測信号に体動ノイズが発生する。リストバンド型の心拍センサにおける体動ノイズの要因としては、ＰＰＧセンサと測定部位との接触状態の変化により、不要な皮膚表面反射が混入することや、皮膚下を伝わって外光が混入すること等が挙げられる。またＰＰＧセンサと測定部位の接触状態が良好な場合でも、測定部位の動きによる血流変化で疑似信号が発生することや、指・手首の動き（骨の動き）に伴う皮膚下組織の変形による光吸収量の変動等が挙げられる。例えば上記の主要因の複合要因により脈波信号に疑似ピーク信号が混入すると、どのピークが脈動によるピーク信号なのか判別が困難となる。その結果、ピーク位置の時間差から瞬時心拍数を算出した場合に、誤った脈拍数を算出するといったことも懸念される。
【０１６３】
上記のような体動ノイズを低減する手法としては、上記でも説明した適応フィルタが有効である。改めて適応フィルタについて説明すると、適応フィルタとは観測信号（ｄ）と入力信号（Ｘ）が与えられた時に誤差信号（ｅ）パワーを最小化するフィルタ係数（Ｗ）を自動的に計算する手法である。観測信号を脈波信号とした場合、入力信号としてノイズと相関が高い信号を参照する事で観測信号に混入したノイズを分離することができる。
【０１６４】
本実施形態に係る心拍測定装置２００では、第１のノイズ低減処理部３０により腕の動きノイズが低減され、第２のノイズ低減処理部４０により指・手首動きノイズが低減される。従って、歩行・走行に代表される腕の周期的動きによるノイズと、指・手首の動きといった非周期の動きによるノイズとの両方を十分に低減することが可能である。
【０１６５】
また適応バンドパスフィルタ処理部６０によるフィルタリングが組み合わさることで、例えば歩行・走行以外での腕の非周期的な動きによるノイズも低減することが可能である。これにより、例えば安静時（睡眠などの休息時）、純安静時（食事・選択・デスクワーク・スマホ操作）、及び活動時（走行・歩行）等の日常生活環境の動作時においても、誤検出が防止された体動ノイズ低減処理が実現可能である。この結果、日常生活の心拍変動を高い精度で常時計測する事が可能である。
【０１６６】
このように、精度の高い心拍測定に裏付けられた過去の心拍決定結果（心拍情報）によるフィードバックを行うことで、フィルタリングの精度を向上することが可能である。そして精度の向上したフィルタリングに基づいて十分に高精度な心拍数を出力することが可能となる。本実施形態では、第１及び第２のノイズ低減処理部等に加え、第１及び第２のフィルタ部等を設けることで、シーンによらず常に精度の高い心拍測定を行うポジティブサイクルが実現される。
【０１６７】
本実施形態では、光量制御部１１０により、心拍強度を基準に第１のＰＰＧセンサ１２の出射光量が制御される。例えば十分に強い心拍強度が検出されている場合には、適切な心拍強度となるように出射光量が抑えられる。逆に心拍強度が弱い場合には、出射光量を増やして適切な心拍強度に調整される。これにより、例えば不要な発光を抑えつつ適切な心拍強度を維持することが可能である。従って心拍変動検出のロバスト性（頑健性）と低消費電力との両立を実現することが可能である。
【０１６８】
脈拍数を安定的に算出する手法として周波数解析法も知られている。例えばノイズ低減処理後の脈波信号を周波数解析してスペクトル強度が最大となる周波数を脈波数として決定する。しかしながら周波数解析法では原理的に低心拍領域での心拍変動の推定精度に課題が残る。本実施形態に係る心拍測定装置２００では、低心拍領域での心拍変動も高い精度で算出することが可能である。
【０１６９】
本実施形態では、本技術に係る生体情報処理装置の一実施形態として、心拍測定装置２００について説明した。本技術に係る生体情報処理装置の実施形態としては、これに限定されず、脈波センサを備える任意の機器が含まれる。例えばヘッドバンド型、ネックバンド型、ベルト型等の種々のウェアラブル装置、スマートフォンやタブレット端末等の任意の携帯情報端末（ＰＤＡ：Personal Digital Assistant）、医療機器、ゲーム機器、家電機器等の任意の電子機器等を、本技術に係る生体情報処理装置として構成することが可能である。
【０１７０】
また図１Ｂに示すコントローラ１５の機能のみを有するウェアラブル装置やモバイル装置等が、本技術に係る情報処理装置として構成されてもよい。この場合、脈波センサと接続されるＩ／Ｆ（インタフェース）等が、脈波信号を取得する取得部として機能する。
【０１７１】
＜第２の実施形態＞
本技術に係る第２の実施形態の心拍測定装置について説明する。これ以降の説明では、上記の実施形態で説明した心拍測定装置２００における構成及び作用と同様な部分については、その説明を省略又は簡略化する。
【０１７２】
第１の実施形態では、第１及び第２のノイズ低減処理部３０及び４０により体動ノイズが分離された脈波信号（第２の誤差信号）が、後段に設けられた適応バンドパスフィルタ処理部６０によりフィルタリングされた。これに対して本実施形態では、適応バンドパスフィルタ処理部が各ノイズ低減処理部等の前段に設けられる。
【０１７３】
図２３は、第２の実施形態に係るコントローラの機能的な構成例を示すブロック図である。図２３に示すコントローラ１７では、適応バンドパスフィルタ処理部１２０が、第１のノイズ低減処理部４０（腕動きノイズ低減処理部４０）及び参照信号生成部５０の前段に設けられる。
【０１７４】
適応バンドパスフィルタ処理部１２０には、第１のＰＰＧセンサ１２から出力された脈波信号（ＰＰＧ（緑））と、第２のＰＰＧセンサ１３から出力された参照脈波信号（ＰＰＧ（赤））と、加速度センサ１４から出力された体動信号（加速度）とがそれぞれ入力される。また適応バンドパスフィルタ処理部１２０には、安定化処理部１００から出力された心拍情報（参照心拍数）が入力される。
【０１７５】
図２４は、心拍情報の出力例を示すフローチャートである。まず、バンドパスフィルタ１６ａ〜１６ｃにより、バンドパスフィルタ処理が実行される（ステップ６０１）。体動解析部２０により、測定部位の体動強度が解析される（ステップ６０２）。
【０１７６】
図２３に示す適応バンドパスフィルタ処理部１２０により、直前の心拍数に基づいてフィルタリングが実行される（ステップ６０３）。適応バンドパスフィルタ処理部１２０では、入力される脈波信号、参照脈波信号、及び体動信号のそれぞれに対して、各信号を帯域通過フィルタに通す処理が行われる。帯域通過フィルタでは、参照心拍数を含む周辺の帯域（第１の周波数帯域）が通過され、その他の周波数帯域が除去される。
【０１７７】
本実施形態では、入力される各信号に合わせて複数の帯域通過フィルタ（フィルタリング部）が設けられ、各信号がそれぞれフィルタリングされる。すなわちバンドパスフィルタ１６ａ〜１６ｃから出力された脈波信号、体動信号、及び参照脈波信号から、非心拍成分がそれぞれ除去される。これにより、心拍情報等を生成するための全ての信号に対して、非心拍成分の周波数領域をカットして心拍成分周辺の帯域のみを残すことが可能となる。従って、限定された周波数帯域にフォーカスした高精度な処理を行うことができる。
【０１７８】
帯域通過フィルタを通った各信号は、後段の各ブロックに送られる。例えば、フィルタリングされた参照信号及び体動信号は、第１のノイズ低減処理部３０に出力される。また例えば、参照信号生成部５０にはフィルタリングされた脈波信号、体動信号、及び参照脈波信号が全て出力される。
【０１７９】
図２３に示す第１のノイズ低減処理部３０により、腕の動きノイズの低減処理が実行される（ステップ６０４）。第１のノイズ低減処理部３０では、非心拍成分が除去された脈波信号から腕の動きノイズが低減され、第１の誤差信号（脈波信号）が出力される。
【０１８０】
参照信号生成部５０により、参照信号が生成される（ステップ６０５）。参照信号生成部５０では、非心拍成分が除去された脈波信号、体動信号、及び参照脈波信号に基づいて、主成分分析等により指・手首の動きノイズと相関の高い参照信号が生成される。
【０１８１】
適応バンドストップフィルタ処理部（第２のフィルタ部）により、参照信号に対して第２のフィルタバンク等を用いたフィルタリングが行われる。これにより、参照信号から心拍成分が除去される。この結果、指・手首の動きノイズと高い相関を有しつつ、主信号である心拍成分とは相関の弱い参照信号が生成される。フィルタリングされた参照信号は、第２のノイズ低減処理部の適応フィルタに出力される。
【０１８２】
第２のノイズ低減処理部４０により、指・手首の動きノイズの低減処理が実行される（ステップ６０６）。第２のノイズ低減処理部４０では、第２のフィルタ部によりフィルタリングされた参照信号が適応フィルタに入力される。適応フィルタの出力値が第１の誤差信号から減算され、第２の誤差信号（脈波信号）が出力される。第２の誤差信号は、腕の動きノイズ及び指・手首の動きノイズの各体動ノイズが低減され、非心拍成分が除去された信号となる。
【０１８３】
第２の誤差信号に基づいて、心拍変動、及び心拍トレンドが検出される（ステップ６０７）。心拍変動検出部７０及び心拍トレンド検出部８０により、瞬時心拍数及び心拍トレンドに基づく心拍数が検出される。統合処理部９０により、統合処理が実行され（ステップ６０８）、最終的な心拍数が安定化処理部１００から出力される。最終的な心拍数は、適応バンドパスフィルタ処理部１２０及び参照信号生成部５０に適宜フィードバックされる。
【０１８４】
このように、本実施形態に係る適応バンドパスフィルタ処理部１２０により、体動ノイズを低減する前段階で各信号から非心拍成分が除去される。これにより、例えば心拍成分の周辺帯域に集中して処理を行うことが可能である。従って、例えば広範囲の周波数帯域を処理していた場合と比べ、高い精度で後段の処理を進めることが可能となる。例えば余分な演算等を減らすことができるので、処理時間等を短縮することが可能である。
【０１８５】
また適応バンドパスフィルタ処理部及び適応バンドストップフィルタ処理部（第１及び第２のフィルタ部）を介して参照信号が生成される。これにより、取り出したい主信号である心拍成分と参照信号との相関が最小化され、心拍成分をほとんど低減することなく、体動に伴うノイズを分離可能である。従って体動ノイズを分離する計算精度が向上し、心拍成分が強調された信号を生成することができる。これにより精度の高い心拍測定を実現することが可能である。
【０１８６】
＜その他の実施形態＞
本技術は、以上説明した実施形態に限定されず、他の種々の実施形態を実現することができる。
【０１８７】
第１及び第２の実施形態では、参照信号生成部の信号分析部により生成された参照信号が、適応バンドストップフィルタ処理部（第２のフィルタ部）によりフィルタリングされた。なお参照信号から心拍成分を除去する順序等は限定されず、参照信号が体動ノイズの分離に用いられる前の任意のタイミングで心拍成分が除去されればよい。
【０１８８】
例えば第２のフィルタ部が信号分析部の前段に設けられてもよい。すなわち、第２のフィルタ部により脈波信号、参照脈波信号、及び体動信号がフィルタリングされ、信号分析部によりフィルタリングされた各信号に基づいて参照信号が生成されてもよい。これにより、例えば体動ノイズ成分の割合が高い非心拍成分に集中して主成分分析等行うことで、各信号の比較・分析等を高い精度で行うことが可能となる。従って体動ノイズとの相関が高く、心拍成分との相関が低い参照信号を生成することができる。これにより高精度にノイズ低減処理を行うことが可能である。本開示では、フィルタリングされた脈波信号、参照脈波信号、及び体動信号により参照信号を生成することは、参照信号をフィルタリングすることに含まれる。
【０１８９】
上記では、脈波信号を生成するために第１のＰＰＧセンサ１２が設けられ、参照信号の生成用の参照脈波信号を生成するために第２のＰＰＧセンサ１３が設けられた。これに代えて第１及び第２のＰＰＧセンサ１２及び１３から出力される脈波候補信号のいずれか１つが適宜選択され、心拍数の算出対象となる脈波信号として出力されてもよい。
【０１９０】
例えば第１及び第２のＰＰＧセンサ１２及び１３から出力される２つの脈波候補信号の戻り光量を揃えた時に、脈波成分の強い方が主信号として選択され、これ以降のノイズ低減処理はこの脈波候補信号を対象として実行される。すなわち複数の脈波センサとして、ノイズ低減処理の対象となる脈波信号を生成する第１の脈波センサが予め決定されていてもよいし、複数の脈波センサの中から第１の脈波センサが適宜選択されてもよい。第１の脈波センサをその都度選択することで、最も脈波成分が強い信号を選択することが可能となるので、精度の高い心拍測定が実現する。
【０１９１】
以上説明した本技術に係る特徴部分のうち、少なくとも２つの特徴部分を組み合わせることも可能である。すなわち各実施形態で説明した種々の特徴部分は、各実施形態の区別なく、任意に組み合わされてもよい。また上記で記載した種々の効果は、あくまで例示であって限定されるものではなく、また他の効果が発揮されてもよい。
【０１９２】
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）脈波信号を出力する脈波センサ部と、
前記出力された脈波信号に基づいて心拍情報を出力する出力部と、
前記出力された心拍情報に基づいて第１の周波数帯域を設定し、前記脈波信号の前記設定された第１の周波数帯域を通過させる第１のフィルタ部と
を具備する生体情報処理装置。
（２）（１）に記載の生体情報処理装置であって、
前記第１のフィルタ部は、前記心拍情報に含まれる心拍数に基づいて、前記第１の周波数帯域を設定する
生体情報処理装置。
（３）（２）に記載の生体情報処理装置であって、
前記第１のフィルタ部は、複数の帯域通過フィルタを含む第１のフィルタバンクを有し、前記心拍数に基づいて、前記第１のフィルタバンクから前記第１の周波数帯域を通過させるフィルタを選択する
生体情報処理装置。
（４）（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の生体情報処理装置であって、さらに、
各々が前記出力された脈波信号に基づいて心拍候補情報を信頼度とともに算出する複数の算出部を具備し、
前記出力部は、前記複数の算出部の各々により算出された前記心拍候補情報とその信頼度とに基づいて前記心拍情報を出力する
生体情報処理装置。
（５）（４）に記載の生体情報処理装置であって、
前記複数の算出部の各々は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に基づいて前記心拍候補情報とその信頼度とを算出する
生体情報処理装置。
（６）（４）または（５）に記載の生体情報処理装置であって、さらに、
体動信号を出力する体動センサと、
前記体動信号に基づいて前記脈波センサ部から出力された脈波信号から体動ノイズを分離するノイズ低減処理部と
を具備し、
前記複数の算出部の各々は、前記体動ノイズが分離された前記脈波信号に基づいて前記心拍候補情報とその信頼度とを算出する
生体情報処理装置。
（７）（６）に記載の生体情報処理装置であって、
前記第１のフィルタ部は、前記ノイズ低減処理部により前記体動ノイズが分離された前記脈波信号をフィルタリングする
生体情報処理装置。
（８）（６）または（７）に記載の生体情報処理装置であって、
前記脈波センサ部は、複数の脈波センサを有し、前記複数の脈波センサにより生成される複数の脈波候補信号のいずれか１つを前記脈波信号として出力する
生体情報処理装置。
（９）（８）に記載の生体情報処理装置であって、さらに、
前記複数の脈波センサにより生成される前記複数の脈波候補信号に基づいて、前記体動ノイズを分離するための参照信号を生成する生成部を具備し、
前記ノイズ低減処理部は、前記参照信号が入力信号として入力される適応フィルタを有し、前記脈波信号から前記適応フィルタの出力値を減算した誤差信号を出力する
生体情報処理装置。
（１０）（９）に記載の生体情報処理装置であって、さらに、
前記出力部により出力された心拍情報に基づいて第２の周波数帯域を設定し、前記参照信号の前記設定された第２の周波数帯域を除去する第２のフィルタ部を具備する
生体情報処理装置。
（１１）（１０）に記載の生体情報処理装置であって、
前記第２のフィルタ部は、前記心拍情報に含まれる心拍数に基づいて、前記第２の周波数帯域を設定する
生体情報処理装置。
（１２）（１１）に記載の生体情報処理装置であって、
前記第２のフィルタ部は、複数の帯域除去フィルタを含む第２のフィルタバンクを有し、前記心拍数に基づいて、前記第２のフィルタバンクから前記第２の周波数帯域を除去するフィルタを選択する
生体情報処理装置。
（１３）（１０）から（１２）のうちいずれか１つに記載の生体情報処理装置であって、
前記第２のフィルタ部は、前記複数の脈波候補信号及び前記体動信号のうち少なくとも１つをフィルタリングし、
前記生成部は、前記第２のフィルタ部の出力に基づいて前記参照信号を生成する
生体情報処理装置。
（１４）（１０）から（１３）のうちいずれか１つに記載の生体情報処理装置であって、
前記生成部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記複数の脈波候補信号に基づいて前記参照信号を生成し、
前記ノイズ低減処理部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号から、前記適応フィルタの出力値を減算した誤差信号を出力する
生体情報処理装置。
（１５）（１４）に記載の生体情報処理装置であって、
前記第２のフィルタ部は、前記生成部により生成された前記参照信号をフィルタリングして前記適応フィルタに出力する
生体情報処理装置。
（１６）（８）から（１５）のうちいずれか１つに記載の生体情報処理装置であって、
前記複数の脈波センサは、所定の波長域の光を出射し前記所定の波長域の光の反射光を検出することで前記脈波信号を生成する脈波信号用の脈波センサを有し、
前記生体情報処理装置は、さらに、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に基づいて、前記脈波信号用の脈波センサから出射される前記所定の波長域の光の光量を制御する光量制御部を具備する
生体情報処理装置。
（１７）（１６）に記載の生体情報処理装置であって、
前記光量制御部は、前記第１のフィルタ部によりフィルタリングされた前記脈波信号に含まれる心拍信号の強度と、前記脈波信号用の脈波センサが検出する戻り光量とに基づいて、前記脈波信号用の脈波センサの光量を制御する
生体情報処理装置。
（１８）（１７）に記載の生体情報処理装置であって、
前記光量制御部は、前記心拍信号の強度に基づいて、前記脈波信号用の脈波センサにより検出される戻り光量の目標値、下限値及び上限値の少なくとも１つを設定する
生体情報処理装置。
【符号の説明】
【０１９３】
１０…センサ本体部
１２…第１のＰＰＧセンサ
１３…第２のＰＰＧセンサ
１４…加速度センサ
１５、１７…コントローラ
２０…体動解析部
３０…第１のノイズ低減処理部
４０…第２のノイズ低減処理部
４１…適応フィルタ
５０…参照信号生成部
５２…適応バンドストップフィルタ処理部
５４…第２のフィルタバンク
６０、１２０…適応バンドパスフィルタ処理部
６２…第１のフィルタバンク
７０…心拍変動検出部
８０…心拍トレンド検出部
９０…統合処理部
１００…安定化処理部
１１０…光量制御部
２００…心拍測定装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2018055969.tif 000018
【図１７】
2018055969.tif 000019
【図１８】
2018055969.tif 000020
【図１９】
2018055969.tif 000021
【図２０】
2018055969.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
2018055969.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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2018055969.tif 000028
2018055969.tif 000029
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